Graph RAG: Improving RAG with Knowledge Graphs

Prompt Engineering. Сфокусированный разбор GraphRAG от Microsoft — извлечение сущностей, суммаризация сообществ, суммаризация с фокусом на запрос — развёрнутый на локальной машине, с заметками по стоимости. Смотрите его именно под раздел про графовый RAG в статье; обсуждение стоимости — та часть, которую большинство материалов пропускают.

Смотреть дальше

Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.

18 мин

AWS re:Invent 2025 - Implementing Human-in-the-Loop Controls for Multi-Agent AI Systems (CNS428)

Увидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.

УверенныйАвтоматизация

4 мин

Introducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings

Понять, почему многоязычные модели векторных представлений важны для конфиденциального внутреннего поиска и где локальное извлечение может снизить риск раскрытия данных.

УверенныйИИ для бизнеса

17 мин

Conductor CEO Charlie Holtz Walks Us Through His AI Coding Setup

Настроить рабочий процесс с несколькими кодовыми агентами и явными границами ревью, чтобы изменения оставались небольшими и протестированными.

ЭкспертИИ для бизнеса